目次

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  1. はじめに
  2. トランスフォーメーションについて
  3. トランスフォーメーションポート
  4. トランスフォーメーションキャッシュ
  5. アドレスバリデータトランスフォーメーション
  6. アグリゲータトランスフォーメーション
  7. 関連付けトランスフォーメーション
  8. 不良レコードの例外トランスフォーメーション
  9. 大文字小文字変換プログラムトランスフォーメーション
  10. 分類子トランスフォーメーション
  11. 比較トランスフォーメーション
  12. 統合トランスフォーメーション
  13. 1028データマスキングトランスフォーメーション
  14. データプロセッサトランスフォーメーション
  15. ディシジョントランスフォーメーション
  16. 重複レコードの例外トランスフォーメーション
  17. 式トランスフォーメーション
  18. フィルタトランスフォーメーション
  19. 階層型からリレーショナルへのトランスフォーメーション
  20. Javaトランスフォーメーション
  21. JavaトランスフォーメーションAPIのリファレンス
  22. Java式
  23. ジョイナトランスフォーメーション
  24. キージェネレータトランスフォーメーション
  25. ラベラトランスフォーメーション
  26. ルックアップトランスフォーメーション
  27. ルックアップキャッシュ
  28. 動的ルックアップキャッシュ
  29. 一致トランスフォーメーション
  30. フィールド分析での一致トランスフォーメーション
  31. ID分析での一致トランスフォーメーション
  32. ノーマライザトランスフォーメーション
  33. マージトランスフォーメーション
  34. パーサートランスフォーメーション
  35. Pythonトランスフォーメーション
  36. ランクトランスフォーメーション
  37. 読み取りトランスフォーメーション
  38. リレーショナルから階層型へのトランスフォーメーション
  39. REST Webサービスコンシューマトランスフォーメーション
  40. ルータトランスフォーメーション
  41. シーケンスジェネレータトランスフォーメーション
  42. ソータートランスフォーメーション
  43. SQLトランスフォーメーション
  44. 標準化トランスフォーメーション
  45. 共有体トランスフォーメーション
  46. アップデートストラテジトランスフォーメーション
  47. Webサービスコンシューマトランスフォーメーション
  48. WebサービスSOAPメッセージの解析
  49. WebサービスSOAPメッセージの生成
  50. 加重平均トランスフォーメーション
  51. ウィンドウトランスフォーメーション
  52. 書き込みトランスフォーメーション
  53. トランスフォーメーションの区切り文字

Developerトランスフォーメーションガイド

Developerトランスフォーメーションガイド

ID照合分析での照合パフォーマンス

ID照合分析での照合パフォーマンス

2つのデータセットに対してID分析を実行する際にマッピングのパフォーマンスを向上させるには、データベーステーブルからIDインデックスデータを読み取る一致トランスフォーメーションを設定します。マッピングを実行して、マスターデータセットのインデックステーブルを作成します。マッピングを再度実行して、インデックスデータを別のデータソースと比較します。
[照合タイプ]
ビューのオプションを使用して、インデックスデータを保存するデータベーステーブルを特定します。インデックスデータを別のソースからのデータと比較するトランスフォーメーションを設定するときも、同じオプションを使用してインデックステーブルを選択します。
インデックスデータをデータベーステーブルに書き込むには、以下のタスクを実行します。
  1. ID情報のデータソースを読み取るマッピングを作成します。
  2. インデックスデータをデータベースに書き込むようにマッピング内で一致トランスフォーメーションを設定します。
  3. そのマッピングを実行して、インデックスデータを生成します。このインデックスデータは、再利用できるデータストアを示しています。
インデックスデータをデータベーステーブルから読み込むには、以下のタスクを実行します。
  1. 他のIDデータソースを読み取るマッピングを作成します。
  2. マッピングに、あらかじめ指定したデータベースからインデックスデータを読み取る一致トランスフォーメーションを設定します。
    マッピングデータソースとインデックスデータの構造が同じ場合は、インデックスデータを生成したマッピングを再利用できます。
  3. マッピングを実行してデータソースをインデックスデータと比較します。
    マッピングによりデータソースのインデックスデータが作成されます。このマッピングでは、大きいほうのデータセットに対してインデックスデータを生成する必要ありません。したがって、このマッピングは、両方のデータセットに対してインデックスデータを生成するデュアルソースのマッピングよりも速く実行されます。